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Software Engineering

KI Entwicklung

Entwicklung und Integration von KI-Funktionen in Software-Lösungen.

Überblick

Künstliche Intelligenz

Künstliche neuronale Netze bieten eine grundlegend neue Herangehensweise um komplexe Funktionsumfänge zu realisieren.

Beispiel Bilderkennung mit einem künstlichen neuronalen Netz

Use Cases

Ungeahnte Möglichkeiten

Nachfolgend sind einige der möglichen Anwendungsfälle von KI-Integrationen vorgestellt.

Typische Funktionen:

  • Texte formulieren, umschreiben, kürzen oder erweitern
  • Rechtschreibung, Grammatik und Stil verbessern
  • Übersetzungen und Lokalisierungen
  • E-Mails, Nachrichten, Berichte oder Produktbeschreibungen erstellen
  • Tonalität anpassen, etwa „freundlicher“, „formeller“ oder „verständlicher“
  • Antwortvorschläge in Chats, Ticketsystemen oder CRM-Anwendungen
  • Spracheingabe und automatische Transkription

Beispiele:

  • Schreibassistent in einem Texteditor
  • Antwortvorschläge im Kundenservice
  • Formulierungshilfe in einem Bewerbungsportal
  • Zusammenfassung eines langen Chatverlaufs

KI kann klassische Suchfunktionen um semantisches Verständnis erweitern:

  • Suche in natürlicher Sprache
  • Semantische Suche statt reiner Stichwortsuche
  • Fragen zu Dokumenten, Datenbanken oder Produktkatalogen
  • Zusammenfassung von Suchergebnissen
  • Erkennen der Suchintention
  • Automatische Filter- und Sortiervorschläge
  • Suche über mehrere Datenquellen hinweg

Beispiele:

  • „Zeige mir alle Verträge, die dieses Jahr auslaufen.“
  • „Welche Produkte eignen sich für einen kleinen Balkon?“
  • „Wo wurde dieses Thema im Projekt bereits diskutiert?“

Ein KI-Assistent kann als alternative Bedienoberfläche für eine Anwendung dienen:

  • Fragen zur Bedienung beantworten
  • Nutzer durch Prozesse führen
  • Kontodaten, Bestellungen oder Vorgänge erklären
  • Aktionen vorbereiten oder ausführen
  • Hilfestellung bei Fehlern geben
  • Kontextbezogene Empfehlungen aussprechen
  • Mehrstufige Aufgaben koordinieren

Wichtig ist die Unterscheidung zwischen einem Assistenten, der nur informiert, und einem Agenten, der tatsächlich Aktionen ausführt.

Beispiele:

  • Reiseassistent, der Verbindungen vergleicht
  • Banking-Assistent, der Ausgaben erklärt
  • Software-Assistent, der Einstellungen findet
  • Supportbot, der ein Problem diagnostiziert

KI kann Inhalte und Funktionen individuell anpassen:

  • Produktempfehlungen
  • Personalisierte Startseiten
  • Individuelle Lerninhalte
  • Musik-, Video- oder Nachrichtenempfehlungen
  • Vorschläge für den nächsten Arbeitsschritt
  • Anpassung an Erfahrungsniveau oder Interessen
  • Personalisierte Benachrichtigungen

Beispiele:

  • E-Commerce-Empfehlungen
  • Lernplattform mit adaptiven Übungen
  • Fitness-App mit individuellem Trainingsplan
  • Projektsoftware, die relevante Aufgaben priorisiert

Besonders nützlich bei großen Informationsmengen:

  • Dokumente zusammenfassen
  • Besprechungen protokollieren
  • E-Mail-Verläufe zusammenfassen
  • Kernaussagen, Aufgaben und Entscheidungen extrahieren
  • Unterschiede zwischen Versionen erklären
  • Berichte für unterschiedliche Zielgruppen erzeugen

Beispiele:

  • “Fasse die Änderungen seit der letzten Version zusammen.”
  • “Welche Entscheidungen wurden im Meeting getroffen?”
  • “Erstelle eine Management-Zusammenfassung dieser Analyse.”

KI kann unstrukturierte Inhalte in strukturierte Daten umwandeln:

  • Rechnungen, Formulare und Belege auslesen
  • Dokumenttypen erkennen
  • Informationen extrahieren
  • Dokumente kategorisieren und kennzeichnen
  • Datenfelder automatisch ausfüllen
  • Plausibilitätsprüfungen durchführen
  • Dubletten und Inkonsistenzen erkennen

Beispiele:

  • Rechnungsdaten in eine Buchhaltungssoftware übernehmen
  • Lebensläufe in Bewerberprofile überführen
  • Verträge nach Laufzeit, Kündigungsfrist und Risiken analysieren
  • Fotos von Belegen automatisch verbuchen

Mögliche Anwendungsfälle:

  • Bilder erzeugen oder bearbeiten
  • Hintergründe entfernen
  • Bildqualität verbessern
  • Objekte und Szenen erkennen
  • Bilder automatisch beschreiben
  • Sprache transkribieren
  • Text vorlesen
  • Sprecher oder Geräusche unterscheiden
  • Untertitel und Übersetzungen erstellen
  • Videoausschnitte automatisch auswählen

Beispiele:

  • Produktbilder für einen Onlineshop erstellen
  • Barrierefreie Bildbeschreibungen generieren
  • Videokonferenzen transkribieren
  • Audiodateien automatisch zusammenfassen

KI kann kreative Arbeit unterstützen, ohne sie vollständig zu übernehmen:

  • Entwürfe und Varianten erzeugen
  • Ideen und Konzepte vorschlagen
  • Layouts oder Designs generieren
  • Bilder, Musik oder Animationen erstellen
  • Storyboards und Skripte entwickeln
  • Marken- und Stilrichtlinien berücksichtigen
  • Bestehende Inhalte transformieren

Beispiele:

  • Präsentationssoftware, die Folien entwirft
  • Bildbearbeitung mit sprachgesteuerten Änderungen
  • Spieleeditor mit generierten Figuren und Dialogen

KI kann Daten interpretieren und Handlungsmöglichkeiten aufzeigen:

  • Auffälligkeiten und Muster erkennen
  • Prognosen erstellen
  • Szenarien vergleichen
  • Risiken bewerten
  • Ursachen für Entwicklungen vorschlagen
  • Handlungsempfehlungen generieren
  • Entscheidungen verständlich begründen

Beispiele:

  • Umsatzabweichungen erklären
  • Kündigungsrisiken von Kunden erkennen
  • Wartungsbedarf prognostizieren
  • Budgetüberschreitungen frühzeitig anzeigen

KI eignet sich besonders für Prozesse, die teilweise strukturiert, aber nicht vollständig regelbasiert sind:

  • Anfragen klassifizieren und weiterleiten
  • Formulare vorausfüllen
  • Aufgaben aus Texten erzeugen
  • Termine koordinieren
  • Workflows auslösen
  • Tickets priorisieren
  • Folgeaktionen vorschlagen
  • Mehrere Systeme miteinander verbinden

Beispiel:

  • Eine eingehende Kunden-E-Mail wird analysiert, einem Thema zugeordnet, priorisiert, zusammengefasst und mit einem Antwortentwurf versehen.

Agenten gehen über einzelne KI-Funktionen hinaus. Sie verfolgen ein Ziel und verwenden dafür Werkzeuge oder Schnittstellen.

Mögliche Aufgaben:

  • Reise suchen, vergleichen und zur Buchung vorbereiten
  • Informationen aus mehreren Systemen zusammentragen
  • Dateien erzeugen und ablegen
  • E-Mails vorbereiten
  • Kalendertermine koordinieren
  • Bestellungen oder Anträge vorbereiten
  • Wiederkehrende Aufgaben selbstständig bearbeiten

Beispiele:

  • Freigabe vor kritischen Aktionen
  • Anzeige geplanter Schritte
  • Begrenzte Berechtigungen
  • Protokollierung
  • Rückgängig-Funktion

Anwendungsfälle:

  • Spam und Betrug erkennen
  • Schädliche Inhalte moderieren
  • Persönliche Daten identifizieren
  • Eingaben auf sensible Informationen prüfen
  • Ungewöhnliches Nutzerverhalten erkennen
  • Inhalte auf Richtlinienkonformität kontrollieren
  • Qualitätsmängel oder Widersprüche finden
Hugging Face - The AI community
OpenAI
Anthropic Claude
Mistral AI
xAI Grok
Google Gemini

Von der Idee bis zur Lösung

Entwicklung individueller KI-Lösungen

Wir entwickeln individuelle KI-Lösungen, die auf Ihre Anforderungen, Prozesse und bestehenden Systeme zugeschnitten sind.

Beratung & Konzeption

Wir zeigen Ihnen, mit welchen KI-Funktionen sich Ihre Projektidee sinnvoll umsetzen lässt, und entwickeln gemeinsam ein passendes Umsetzungskonzept. Daraus leiten wir konkrete Ziele und Anforderungen ab, die als Grundlage für die Bewertung der technischen Machbarkeit dienen.

Technische Implementierung

Auf Basis des ausgearbeiteten Konzepts setzen wir Ihre individuelle KI-Lösung technisch um und integrieren sie nahtlos in Ihre Website, Webanwendung oder bestehende Software. Dafür verbinden wir passende KI-Modelle, Datenquellen und Schnittstellen zu einer sicheren, zuverlässigen und benutzerfreundlichen Gesamtlösung.

Grundlagen

KI Technologien

Das erste einfache künstliche neuronale Netz wurde bereits in den 1950ern entwickelt und konnte nur rudimentäre Muster erkennen und Entscheidungen treffen. Heute dominieren hochperformante KI-Modelle wie LLMs und DCNNs die KI-Landschaft für komplexe Aufgabenstellungen.

Large Language Models (LLMs) sind KI-Modelle, die Sprache verstehen, verarbeiten und erzeugen können. Sie bilden die Grundlage für Anwendungen wie Chatbots, Textanalysen, Übersetzungen und automatisierte Wissenssysteme.

Ein Beispiel ist ein digitaler Assistent, der Kundenanfragen beantwortet oder technische Dokumentationen durchsucht.

Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) sind neuronale Netze, die speziell für die Verarbeitung visueller Daten entwickelt wurden. Sie erkennen Muster und Objekte in Bildern und kommen unter anderem in der Qualitätskontrolle, Bildanalyse und Objekterkennung zum Einsatz.

Des Weiteren werden DCNNs zur Erkennung von Signalen aus Audioquellen, Funksignalen und Inertialsystemen eingesetzt.

KI-Agenten bearbeiten Aufgaben weitgehend selbstständig und verfolgen dabei ein definiertes Ziel. Sie analysieren Informationen, treffen Entscheidungen und greifen auf Daten, Software oder externe Werkzeuge zu.

Ein KI-Agent kann beispielsweise eingehende Supportanfragen bewerten, passende Informationen recherchieren und einen Antwortentwurf erstellen.

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard zur Anbindung von KI-Modellen an externe Systeme und Datenquellen. Es ermöglicht eine einheitliche Integration von Anwendungen, Datenbanken und digitalen Werkzeugen.

Über MCP kann ein KI-Assistent beispielsweise auf Unternehmensdokumente, Projektdaten oder interne Software zugreifen.

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